夫唯域名网常用的大数据工具有哪些
工具概述
1、前端展示
用于展示分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等。
用于展示分析的商用分析工具有Style Intelligence、Radoop RapidMiner、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle, Microstrategy, QlikView、Tableau。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等。
2、数据仓库
包括Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等。
3、数据集市
包括QlikView、Tableau、Style Intelligence等。
扩展资料
大数据分析的六个关键领域
1、Analytic Visualizations（可视化分析）
无论对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的需求。可视化能够直观地展示数据，让数据自己表达，让观众听到结果。
2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘则是给机器看的。聚类、分割、孤立点分析等算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、Semantic Engines（语义引擎）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6、数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
常用的数据资源网站
常用的数据资源网站为数据分析和研究提供了丰富的资源。以下是一些值得推荐的网站：
1.UCI机器学习数据库（）：该数据库由加州大学欧文分校维护，是机器学习领域广泛使用的标准测试数据集来源。它包含了分类、聚类、回归等多种类型的数据集，非常适合用于算法测试和研究。
2.Wireshark Sample Captures（）：Wireshark是一个流行的网络协议分析工具，其Sample Captures页面提供了多种网络数据包样本，这些样本可用于学习网络协议、分析网络行为或测试网络安全工具。
3.Netresec Pcap Files（）：Netresec是一个专注于网络安全和数据包分析的网站，其Pcap Files页面提供了大量网络数据包文件供下载。这些文件可用于模拟网络流量、测试网络监控工具或进行网络取证分析。
这些网站不仅提供了丰富的数据资源，还涵盖了从基础学习到高级研究的多个层次，是数据分析和研究人员不可或缺的工具。
